楽AI — Spatial Commerce: teste um produto no seu ambiente real, nos seus termos.  |  Experimente a demo de ajuste →
Spatial Commerce • Wave 1

O ambiente que diz não.

Escaneie um ambiente uma vez com o celular que você já tem no bolso. Qualquer assistente de IA pode então medir esse ambiente e verificar se um produto tem folga no espaço que você realmente possui — uma varredura de folga com raio r mais um assentamento físico sobre a sua captura real, não uma imagem flutuando sobre a câmera.

Seu escaneamento, seu ambiente, sua chave. Nada é renderizado no seu espaço e nada é comprado sem uma autorização explícita sua.

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As verificações de folga, assentamento e escala já são capacidade de API entregue e medida hoje • o checkout é confirmado por aprovação humana e está a caminho, nunca autônomo

Uma simulação do seu ambiente, não uma imagem sobreposta a ele

Todo aplicativo de compras em AR do mercado renderiza uma imagem do produto sobre a câmera. O Spatial Commerce testa um produto contra uma simulação do seu ambiente real — a mesma captura por Gaussian splat, geometria validada por física e superfície MCP que sustentam o Raku Capture, agora voltadas para a pergunta sobre o ajuste do espaço.

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Folga, não colagem

Varremos o volume do produto contra a geometria real do seu ambiente e respondemos se ele tem folga — uma varredura de folga com raio r. É uma resposta honesta sobre o espaço que um corpo desse tamanho precisa, não um truque fotográfico.

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Assentamento físico

O objeto se assenta sob gravidade contra as superfícies capturadas, então “ele repousa aqui” é um resultado simulado, não um palpite. O mesmo motor que roda o Raku Capture faz o trabalho.

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Honestos quanto à escala

Quando a escala métrica de uma captura ainda não está resolvida, a resposta sobre o ajuste do espaço diz isso claramente, em vez de adivinhar. Uma medida absoluta está sempre errada enquanto a escala não é resolvida — por isso divulgamos essa limitação em vez de inventar um número.

O que isto não é: a capacidade de ajuste de espaço já entregue responde perguntas de folga e trajeto para um raio varrido mais um assentamento físico. Ela ainda não resolve manobrar uma caixa orientada por um corredor apertado — o problema do sofá em movimento — por isso nunca dizemos que “o sofá cabe”. Dizemos se um corpo desse tamanho tem folga no espaço.

Um trabalho, três públicos

Um comprador escaneia um ambiente uma vez. Qualquer assistente de IA pode medi-lo, testar um produto contra a geometria e a física reais e — sempre atrás de uma confirmação humana explícita — concluir a compra.

Lojistas

Móveis, eletrodomésticos, artigos para casa — qualquer SKU cujo bloqueio de compra seja “será que cabe, e como vai ficar no meu espaço”. Ofereça uma resposta sobre o ajuste do espaço baseada no ambiente real do comprador, direto no seu próprio aplicativo ou site.

Trilhos de checkout agentivo

Uma camada de ancoragem no mundo físico para compras iniciadas por agentes. O agente prestes a comprar um sofá pode primeiro verificar a folga no corredor — depois entrega um carrinho confirmado por aprovação humana a uma pessoa, nunca gasta sozinho.

Proprietários de espaços e compradores

Todo o ciclo permanece nos seus termos: seu escaneamento, seu ambiente, sua chave. Nada é renderizado no seu espaço e nada é comprado sem uma autorização explícita e revogável.

Cinco frentes, ordenadas pela proximidade do código já entregue

Essa ordem é a estratégia. Cada frente é rotulada exatamente pelo estágio em que está hoje — entregue, a caminho ou uma visão para a qual estamos construindo as primitivas. Nada mais abaixo na lista pode moldar uma alegação de curto prazo.

A. Experimente no seu ambiente real

Majoritariamente entregue

Verificações de folga e trajeto, assentamento físico e escala métrica com portão de honestidade já são capacidade entregue do motor e da API. O único item real ainda em construção é a ingestão SKU→3D (passthrough de glTF / USDZ mais uma costura de texto/imagem-para-3D), controlada por chave. A alegação honesta permanece uma varredura de folga com raio r até que uma trilha de planejamento de trajeto com caixa delimitadora orientada seja entregue.

B. Checkout de agente via MCP

A caminho

Uma ferramenta de checkout confirmada por aprovação humana sobre os trilhos de pagamento agentivos emergentes (Stripe ACP, Visa TAP, Mastercard Agent Pay). Limite rígido: confirmar e só então executar, nunca compra autônoma. O humano vê o carrinho e aprova; o agente nunca gasta sozinho. Essa frente não está no ar — só será lançada depois da integração com os trilhos de pagamento e de um lançamento aprovado pelo proprietário.

C. Posicionamento espacial governado

Visão • primitivas primeiro

Uma primitiva de consentimento, não um produto de anúncios. A negação por padrão bloqueia objetos de marca em todo espaço capturado; o proprietário do espaço pode conceder uma permissão delimitada e revogável; a chave de recepção de quem usa o óculos controla o que é renderizado (chave dupla). Os posicionamentos são fisicamente reais e cada renderização é registrada por atestado assinado. Não há produto de anúncios, não há receita de anúncios e não há linha de receita de anúncios no curto prazo — construímos as primitivas, rotuladas com honestidade, e frentes ainda não construídas retornam um “indisponível” explícito em vez de uma impressão fabricada.

D. Vitrines espaciais

Backend entregue • camada de interface a caminho

O registro de pacotes de conteúdo e os links compartilháveis já estão mesclados no backend hoje. A camada de interface de vitrine voltada ao lojista — vitrines espaciais de marca sobre esse registro — é o que está em construção.

E. Do escaneamento ao pronto-para-compra

Visão

Um inventário do ambiente com rótulos de proveniência, redirecionado de alegações para carrinhos: “substitua minhas coisas”, do ambiente para a lista de compras. Cada rótulo carrega confiança, fonte e proveniência de observação obrigatórias, e depende de detecções e poses reais — nunca um rótulo fabricado.

Onde isso está hoje

Direto sobre o que é real

O Spatial Commerce é uma camada sobre o núcleo já entregue, não um motor novo. Aqui está a divisão honesta — e é essa divisão que usamos como padrão para qualquer texto externo.

Entregue e medido hoje

  • Verificações de folga com raio r e de trajeto contra uma captura real
  • Assentamento físico sobre a geometria capturada
  • Escala métrica com portão de honestidade (divulga quando a escala não está resolvida)
  • Registro de pacotes de conteúdo e links compartilháveis (backend)
  • A espinha dorsal de consentimento com negação por padrão, herdada da vertical de seguros

Ainda não — em construção

  • Catálogo de lojistas e ingestão SKU→3D
  • Checkout de agente confirmado por aprovação humana (nunca autônomo)
  • A camada de vitrine para lojistas
  • Aplicação do posicionamento governado e consentimento de chave dupla
  • Qualquer posicionamento ativo ou superfície de anúncios

Sem lojista. Sem logotipo. Sem piloto. Sem receita. Nenhum lojista assinou, pilotou ou pagou. O Spatial Commerce foi promovido ao nosso carrossel de plataforma antes de qualquer compromisso de parceiro de design, como uma decisão declarada do fundador. Cada frente de receita acima é uma tese ordenada, não uma linha já contratada — e preferimos te contar isso a maquiar a situação.

Nos seus termos

Consentimento é a espinha dorsal, não uma caixinha de marcar

O código de consentimento é herdado da nossa vertical de seguros: negação por padrão, registros explícitos, rotulagem honesta. Nada é renderizado em um espaço capturado sem a autorização do proprietário, e a visão é de chave dupla — o proprietário autoriza o posicionamento, quem usa o dispositivo autoriza a recepção, ambos atestados criptograficamente. A chave dupla é uma especificação de design nesta fase, não uma aplicação já entregue.

A divisão de receita sobre o posicionamento governado, se algum dia for lançada, é modelada a favor do proprietário — e somente depois que lojistas, oferta e consentimento de chave dupla forem todos reais.

Saída de dados na leitura

Para onde vão os dados do seu ambiente

A RakuAI não faz chamadas de LLM no servidor — você traz o seu próprio modelo. Uma consulta de ajuste de espaço ou uma leitura de cena envia a geometria e a semântica do ambiente para o provedor de LLM que você conectou. Dizemos isso claramente e delimitamos o que sai de um espaço privado.

Uma captura 3D residencial é inerentemente identificável, por isso nunca a chamamos de “anonimizada”. Qualquer licenciamento de dados é delimitado por consentimento e rotulado por proveniência, ou simplesmente não acontece.

Está construindo um catálogo em que o ajuste do espaço é o bloqueio?

Um lojista parceiro de design é a conversa que mais queremos ter. Se “será que cabe” é o que trava seus carrinhos, um piloto de verificação de ajuste por trás do seu catálogo é onde isso começa.

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Traga seu próprio LLM via MCP • as verificações de folga, assentamento e escala já estão no ar hoje • checkout e catálogo de lojistas estão no roadmap, com portões de honestidade

A letra miúda, honesta

  • Varredura de folga com raio r, não o problema do sofá em movimento. A capacidade de ajuste de espaço já entregue responde perguntas de folga e trajeto para um raio varrido mais um assentamento físico. Ela não resolve a manobra de uma caixa orientada por corredores apertados. Não sugerimos planejamento completo de trajeto de móveis até que essa trilha seja entregue.
  • O checkout nunca roda sozinho. O checkout de agente segue sempre o padrão confirmar-e-só-então-executar, atrás de uma aprovação humana explícita. A compra autônoma por agente é um limite rígido do produto, não um item de roadmap — e essa frente de checkout ainda não está no ar.
  • O posicionamento é apenas primitivas. O posicionamento governado é entregue como primitivas de consentimento. Não há produto de anúncios, não há receita de anúncios e não há linha de receita de anúncios no curto prazo. Nada é renderizado em um espaço capturado sem a autorização do proprietário.
  • Do escaneamento ao pronto-para-compra exige detecções reais. O inventário rotulado só produz rótulos com proveniência real (detecções mais poses). Nenhum rótulo fabricado pode sustentar uma lista de compras.
  • Honestidade sobre escala. Quando a escala métrica de uma captura não está resolvida, as respostas sobre ajuste de espaço divulgam isso em vez de adivinhar.
  • Saída de dados do seu próprio LLM. Uma consulta de ajuste de espaço ou leitura de cena envia a geometria e a semântica do ambiente para o provedor de LLM que você conectou. Delimitamos o que sai de um espaço privado e nunca rotulamos uma captura residencial como “anonimizada”.